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データをシードし、一括データオペレーションを実行する

Firebase SQL Connect では、ワークフローと環境に応じて、さまざまな方法で一括データ読み込みと更新を行うことができます。

ローカルプロトタイピングでは、代替スキーマを試す際に、データシードミューテーションを作成して、ローカル開発環境で SQL Connect VS Code 拡張機能、SQL Connect エミュレーター、ローカルデータベースインスタンスを使用して呼び出すことができます。
本番環境開発では、安定したスキーマで、大規模な CI/CD フローを実行して本番環境データを管理する場合、次の 2 つの方法があります。
- 推奨される方法は、Firebase Admin SDK、特権環境で実行されるライブラリのセットを使用することです。
- Cloud SQL インスタンスで SQL ツールを使用して、一括読み込みと更新を行うこともできます。ただし、変更するのはデータベーススキーマではなくデータに限ります。Cloud SQL インスタンスで SQL ツールを使用して、一括読み込みと更新を行うこともできます。ただし、変更するのはデータベーススキーマではなくデータに限ります。Cloud SQL インスタンスで SQL ツールを使用して、一括読み込みと更新を行うこともできます。ただし、変更するのはデータベーススキーマではなくデータに限ります。Cloud SQL インスタンスで SQL ツールを使用して、一括読み込みと更新を行うこともできます。ただし、変更するのはデータベーススキーマではなくデータに限ります。Cloud SQL インスタンスで SQL ツールを使用して、一括読み込みと更新を行うこともできます。ただし、変更するのはデータベーススキーマではなくデータに限ります。Cloud SQL インスタンスで SQL ツールを使用して、一括読み込みと更新を行うこともできます。ただし、変更するのはデータベーススキーマではなくデータに限ります。Cloud SQL インスタンスで SQL ツールを使用して、一括読み込みと更新を行うこともできます。ただし、変更するのはデータベーススキーマではなくデータに限ります。Cloud SQL インスタンスで SQL ツールを使用して、一括読み込みと更新を行うこともできます。ただし、変更するのはデータベーススキーマではなくデータに限ります。Cloud SQL インスタンスで SQL ツールを使用して、一括読み込みと更新を行うこともできます。ただし、変更するのはデータベーススキーマではなくデータに限ります。Cloud SQL インスタンスで SQL ツールを使用して、一括読み込みと更新を行うこともできます。ただし、変更するのはデータベーススキーマではなくデータに限ります。Cloud SQL インスタンスで SQL ツールを使用して、一括読み込みと更新を行うこともできます。ただし、変更するのはデータベーススキーマではなくデータに限ります。Cloud SQL インスタンスで SQL 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ローカルプロトタイピング: ローカルインスタンスにデータをシードする

スタートガイドでは、アドホック挿入ミューテーションを使用して、単一のテーブルに単一のレコードを追加するアプリを設定しました。

ムービーレビューアプリを使用可能にするには、複数のテーブルで結合やその他のオペレーションを使用するクエリとミューテーションをプロトタイピングするための映画、レビュー、ユーザーのデータが必要です。このデータは、現実的なデータです。スキーマを拡張してデータベースにシードできます。

SQL Connect

プロトタイピング環境には、データシードを実行するコードが必要です。このガイドでは、次の例を示します。

個々のテーブルでの _insertMany と _upsertMany の使用
関連テーブルでの _insertMany の使用

ムービーレビューアプリのスキーマを更新する

_insertMany ミューテーションと _upsertMany ミューテーションを使用して、個々のデータベーステーブルを一度に 1 つずつ更新することも、結合関係で関連する複数のテーブルを更新することもできます。これらのユースケースと例を示す、拡張されたムービーレビューアプリのスキーマを以下に示します。開始時の Movie型を超えてschema.gqlを拡張し、Actor型とMovieActor型を含めることで、より複雑なクエリをプロトタイピングできます。

# Actors
# Suppose an actor can participate in multiple movies and movies can have multiple actors
# Movie - Actors (or vice versa) is a many to many relationship
type Actor @table {
  id: UUID!
  imageUrl: String! 
  name: String! @col(name: "name", dataType: "varchar(30)")
}

# Join table for many-to-many relationship for movies and actors
# The 'key' param signifies the primary key(s) of this table
# In this case, the keys are [movieId, actorId], the generated fields of the reference types [movie, actor]
type MovieActor @table(key: ["movie", "actor"]) {
  # @ref creates a field in the current table (MovieActor) that holds the primary key of the referenced type
  # In this case, @ref(fields: "movieId", references: "id") is implied
  movie: Movie!
  # movieId: UUID! <- this is created by the implied @ref
  actor: Actor!
  # actorId: UUID! <- this is created by the implied @ref
  role: String! # "main" or "supporting"
}

ゼロ状態のデータをシードするミューテーションを記述する

プロトタイピング中に、クエリとミューテーションをさまざまな個別の値に対してテストする必要がある場合は、複数のレコードでデータを入力できます。たとえば、比較とフィルタリングのテストを行うために、さまざまなジャンルと評価の映画レコードを複数追加できます。

`Movie` テーブルと `Actor` テーブルにデータをシードする

プロトタイピングの段階に応じて、スタートガイドで紹介したのと同じ手法を使用して、1 つまたは 2 つのレコードを挿入できます。つまり、SQL Connect VS Code 拡張機能で CodeLens を使用して _insert ミューテーションを作成し、データをハードコードして、VS Code でこれらのミューテーションを実行できます。

最終的には、 _insertMany オペレーションを使用して、テーブルに多くのレコードを追加する方が合理的です。ムービーレビューアプリの例では、これにより Movie と Actor にデータの初期セットが挿入されます。

次のミューテーションを実行するには、SQL Connect VS Code 拡張機能を使用して、適切なファイルエディタビューで、[実行（本番環境）] または [実行（ローカル）] CodeLens ボタンをクリックします。本番環境サービスまたはローカルデータベースでプロトタイピングしているかどうかに応じてください。

# insertMany for Movie
# 2 records shown
mutation {
  movie_insertMany(data: [
    {
      id: "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
      title: "Inception",
      imageUrl: "https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/fdc-quickstart-web.appspot.com/o/movies%2Finception.jpg?alt=media&token=07b09781-b302-4623-a5c3-1956d0143168",
      genre: "sci-fi",
    },
    {
      id: "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440001",
      title: "The Matrix",
      imageUrl: "https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/fdc-quickstart-web.appspot.com/o/movies%2Fthe_matrix.jpg?alt=media&token=4975645d-fef8-409e-84a5-bcc1046e2059",
      genre: "action",
    }
  ])
}

# insertMany for Actor
# 2 records shown
mutation {
  actor_insertMany(data: [
    {
      id: "123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000",
      imageUrl: "https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/fdc-quickstart-web.appspot.com/o/actors%2Fdicaprio.jpeg?alt=media&token=452e030a-efa5-4ef4-bb81-502b23241316",
      name: "Leonardo DiCaprio"
    },
    {
      id: "123e4567-e89b-12d3-a456-426614174001",
      imageUrl: "https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/fdc-quickstart-web.appspot.com/o/actors%2Fkeanu.jpg?alt=media&token=6056520c-ef3e-4823-aad0-108aab163115",
      name: "Keanu Reeves"
    }
   ])
}

`MovieActor` 結合テーブルにデータをシードする

結合やその他の複雑なオペレーションを使用してクエリとミューテーションをテストするには、MovieActor テーブルに複数のレコードを追加します。

このような関係で複数のテーブルを更新する場合は、@transaction ディレクティブを追加して、更新が正しく完了するようにします。

mutation @transaction {
  movie_insertMany(data: [
    {
      id: "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
      title: "Inception",
      imageUrl: "https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/fdc-quickstart-web.appspot.com/o/movies%2Finception.jpg?alt=media&token=07b09781-b302-4623-a5c3-1956d0143168",
      genre: "sci-fi",
    },
    {
      id: "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440001",
      title: "The Matrix",
      imageUrl: "https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/fdc-quickstart-web.appspot.com/o/movies%2Fthe_matrix.jpg?alt=media&token=4975645d-fef8-409e-84a5-bcc1046e2059",
      genre: "action",
    }
  ])

  actor_insertMany(data: [
    {
      id: "123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000",
      imageUrl: "https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/fdc-quickstart-web.appspot.com/o/actors%2Fdicaprio.jpeg?alt=media&token=452e030a-efa5-4ef4-bb81-502b23241316",
      name: "Leonardo DiCaprio"
    },
    {
      id: "123e4567-e89b-12d3-a456-426614174001",
      imageUrl: "https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/fdc-quickstart-web.appspot.com/o/actors%2Fkeanu.jpg?alt=media&token=6056520c-ef3e-4823-aad0-108aab163115",
      name: "Keanu Reeves"
    }
  ])
}

ネストされたオペレーションを使用して関連テーブルにデータをシードする（1 対多と 1 対 1）

関連テーブルをアトミックにシードするには、リテラルペイロードを使用してネストされたリレーショナル挿入を実行します。これにより、手動で外部キーの関連付けを行うことなく、1 回のオペレーションで親レコードとそれに関連する子レコードが作成されます。

1 対多の関係の場合は、ネストされた子レコードの配列を指定します。1 対 1 の関係の場合は、ネストされた単一の子オブジェクトを指定します。

# Nested insert for Movie and Review (one-to-many)
# 1 movie and 2 reviews shown
mutation {
  movie_insert(data: {
    id: "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
    title: "Inception",
    imageUrl: "https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/fdc-quickstart-web.appspot.com/o/movies%2Finception.jpg?alt=media&token=07b09781-b302-4623-a5c3-1956d0143168",
    genre: "sci-fi",
    reviews_on_movie: [
      {
        id: "123e4567-e89b-12d3-a456-426614174002",
        rating: 5,
        reviewText: "Amazing concept!",
        user: { id: "user-uuid-123" }
      },
      {
        id: "123e4567-e89b-12d3-a456-426614174003",
        rating: 4,
        reviewText: "A bit confusing, but great.",
        user: { id: "user-uuid-456" }
      }
    ]
  })
}

# Nested insert for User and Profile (one-to-one)
mutation {
  user_insert(data: {
    id: "user-uuid-123",
    name: "Alice",
    profile_on_user: {
      bio: "Avid moviegoer and critic."
    }
  })
}

シードデータをリセットするミューテーションを記述する

プロトタイピングと CI/CD を実行する際に、新しいデータセットで一連の新しいテストを実行するために、データをゼロ状態にリセットすると便利な場合があります。

これを行うには、プロトタイプコードでテーブルにレコードを追加しない場合は、 _upsertMany ミューテーションを使用します。SQL Connect

次の例では、初期値で movie_upsertMany が呼び出され、映画レコードが元の状態に更新されます。

mutation {
  # Execute an upsertMany operation to update the Movie table
  movie_upsertMany(data: [
    {
      id: "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
      title: "Inception",
      imageUrl: "https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/fdc-quickstart-web.appspot.com/o/movies%2Finception.jpg?alt=media&token=07b09781-b302-4623-a5c3-1956d0143168",
      genre: "sci-fi",
    },
    {
      id: "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440001",
      title: "The Matrix",
      imageUrl: "https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/fdc-quickstart-web.appspot.com/o/movies%2Fthe_matrix.jpg?alt=media&token=4975645d-fef8-409e-84a5-bcc1046e2059",
      genre: "action",
    }
   …
}

本番環境開発: Admin SDK を使用して入力と更新を行う

Firebase Admin SDK は、特権環境から作業する場合に使用できます。本番環境データに対する一括データオペレーションの重要性を考えると、これは数千件のレコードを読み込む場合に重要なユースケースです。

Firebase Admin SDK をインストールする

主にローカルで作業する場合でも、ローカル環境などの特権環境から Firebase SQL Connect を使用できるように、Firebase では Admin SDK を設定することをおすすめします。Node.js 用のを設定するAdmin SDK必要があります。

Admin SDK の使用方法については、他の SQL Connect ユースケースをご覧ください。

本番環境データの一括読み込みと更新を行う

一括データ管理用の API は、GraphQL ミューテーションを自動的にビルドします。以前説明した executeGraphQL API を使用して、ローカルで数行ずつ追加するための mutation {...} 文字列をビルドする必要はありません。

管理 API の主なメリットは、CI/CD フローのデータ配列を個別に管理して再利用できること、または本番環境データ用に大規模な一括データファイルをセットアップできることです。

次のスニペットは、一括データスクリプトを設定する方法を示しています。

import { initializeApp } from 'firebase-admin/app';
import { getDataConnect } from 'firebase-admin/data-connect';

const app = initializeApp();

const dc = getDataConnect({ location: "us-west2", serviceId: "my-service" });

const data = [
  {
    id: "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
    title: "Inception",
    imageUrl: "https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/fdc-quickstart-web.appspot.com/o/movies%2Finception.jpg?alt=media&token=07b09781-b302-4623-a5c3-1956d0143168",
    genre: "sci-fi",
    // Nested reviews can be inserted atomically along with the movie
    reviews_on_movie: [
      {
        rating: 5,
        reviewText: "Amazing concept!",
        user: { id: "user-123" } // Link to existing user
      }
    ]
  },
  {
    id: "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440001",
    title: "The Matrix",
    imageUrl: "https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/fdc-quickstart-web.appspot.com/o/movies%2Fthe_matrix.jpg?alt=media&token=4975645d-fef8-409e-84a5-bcc1046e2059",
    genre: "action",
    reviews_on_movie: [
      {
        rating: 5,
        reviewText: "A masterpiece of sci-fi action.",
        user: { id: "user-456" }
      }
    ]
  }
];

// Methods of the bulk operations API
const resp = await dc.insert("movie" /*table name*/, data[0]);
// Or
const resp = await dc.insertMany("movie" /*table name*/, data);

// Or
const resp = await dc.upsert("movie" /*table name*/, data[0]);
// Or
const resp = await dc.upsertMany("movie" /*table name*/, data);

本番環境開発: SQL を使用して一括データ更新を行う

本番環境で安定したスキーマを使用しており、スキーマを変更しない場合は、Cloud SQL インスタンスでデータの読み込みと更新を管理できます。

データのインポートについては、 Cloud SQL for PostgreSQL のガイドをご覧ください。

次のステップ

をAdmin SDKに統合する方法について学習する SQL Connectプロジェクト。